Мультиколлинеарность может быть проблемой для точности прогнозирования по нескольким причинам:

• Осложняется интерпретация параметров множественной регрессии. 1 Параметры регрессии теряют смысл, и для анализа следует рассматривать другие переменные. 1
• Оценки параметров ненадёжны. 1 Получаются большие стандартные ошибки, которые меняются с изменением объёма наблюдений, что делает модель регрессии непригодной для прогнозирования. 1
• Высокая мультиколлинеарность может привести к значительному изменению коэффициентов при незначительных изменениях в данных или спецификации модели. 5 Это усложняет интерпретацию коэффициентов, поскольку они могут значительно изменяться от одного анализа к другому. 5
• Когда переменные сильно коррелированы, стандартные ошибки оценок коэффициентов увеличиваются. 5 Это ведёт к увеличению p-значений, что может ошибочно привести к заключению о том, что переменные не имеют значимого влияния на зависимую переменную, хотя на самом деле это не так. 5